「データ・マイニング」とは?

データ・マイニングとは、統計学などのデータ解析の技法を駆使して、大量のデータを網羅的に分析することにより、ビジネス上意味のある知見を発見する手法。

データ・マイニングの例としては、あるスーパーの購買履歴データを分析することで、週末に同じ人が紙おむつと缶ビールを同時に買う傾向があることが分かった、などが挙げられる。

サンマと大根、パスタとミートソースのような、人間が容易に見当のつけられる関係ではなく、大量のデータをコンピュータで分析して初めて分かるような発見を得ることを特にデータ・マイニングと称することが多い。

データ・マイニングは、マーケティングの需要予測、販促、店頭マーチャンダイジングなどの分野において主に取り入れられてきたが、株価予測や人的資源管理等の分野にも活用が期待されている。

なお、データ・マイニングが主に定量データの山の中から意味ある知見を発見しようとするのに対し、定性データであるテキストデータの山から経営に役に立つ傾向や相関関係を読み取り、意思決定などに活かしていこうとするのがテキストマイニングである。テキストマイニングでは、分析手法もさることながら、テキストに意味のある情報を吐き出させる仕掛けがより重要となる。

 

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